Pandas 如何使用.loc属性访问Series的元素

“.loc”是pandas.Series对象的属性，用于根据标签索引访问系列中的元素。它与pandas.Series的“at”属性类似，但区别在于，“at”属性只能访问单个元素，而“loc”属性可以使用标签访问一组元素。

“loc”属性根据标签访问标签，并支持使用标签对对象进行切片。

示例1

import pandas as pd
import numpy as np

# creating pandas Series object
series = pd.Series({'B':'black', 'W':'white','R':'red', 'Bl':'blue','G':'green'})
print(series)

print("Output: ")
print(series.loc['B'])

解释

在下面的示例中，我们使用Python字典创建了一个pandas series对象”series”，其中包含键值对。这里索引标签是使用字典中的键值来创建的。

输出

B  black
W  white
R    red
Bl  blue
G  green
dtype: object

Output:
black

我们通过使用标签“B”成功地从pandas.Series对象“series”中访问了单个元素。标签“B”是给予loc属性的。

示例2

import pandas as pd
import numpy as np

# creating pandas Series object
series = pd.Series({'B':'black', 'W':'white','R':'red', 'Bl':'blue','G':'green'})
print(series)

print("Output: ")
print(series.loc['B':'G'])

解释

在下面的示例中，我们将通过将切片对象提供给“loc”属性来访问pandas.Series对象的一组元素。

输出

B  black
W  white
R    red
Bl  blue
G  green
dtype: object

Output:
B  black
W  white
R    red
Bl  blue
G  green
dtype: object

我们使用”loc”属性访问了pandas.Series元素组。并且我们得到了另一个系列对象作为结果，显示在上面的输出块中。如果提供的标签在系列对象中不存在，它将引发KeyError错误。